La « ville durable » précipitée dans le monde arabe : essai d’analyse généalogique et critique
Bibliographic record
Abstract
Articulés à une institutionnalisation progressive du développement urbain durable (DUD), beaucoup de nouveaux chantiers ont été ouverts dans les pays du monde arabe et commencent à se décliner en programmes d’action depuis les années 1990-2000. Ils peuvent être interprétés de manières ambivalentes et contradictoires. D’un côté, l’appropriation du DUD à travers des actions innovantes (programmes d’énergies renouvelables, projets d’éco-quartiers, nouvelles certifications etc.) sert la préservation d’un ordre et la bonne image d’un pouvoir, fût-il autoritaire. De l’autre côté, une véritable conduite de changement de l’action urbaine est amorcée et portée par des acteurs situés dans les « appareils » (agences publiques, ministères, etc.) ou en dehors de ceux-ci (bureaux d’études, associations, ONG), même si nous en soulignons les limites en l’état actuel des choses : éclatement des initiatives qui ne font pas ou peu réseau, invention à peine amorcée de réponses ad hoc qui traduiraient une « endogénéisation » du DUD, par là même différente du travail de reprise des réponses élaborées dans les pays du Nord, et impact encore limité des premiers projets dans la mesure où peu encore était construit et visible en 2012.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.015 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".